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flujo tensor:: operaciones:: División de cuerdas
#include <string_ops.h>
Divida los elementos de input
según delimiter
en un SparseTensor
.
Resumen
Sea N el tamaño de la fuente (normalmente N será el tamaño del lote). Divide cada elemento de input
según delimiter
y devuelve un SparseTensor
que contiene los tokens divididos. Los tokens vacíos se ignoran.
delimiter
puede estar vacío o ser una cadena de caracteres divididos. Si delimiter
es una cadena vacía, cada elemento de input
se divide en cadenas de caracteres individuales de un solo byte, incluida la división de secuencias multibyte UTF-8. De lo contrario, cada carácter del delimiter
es un posible punto de división.
Por ejemplo: N = 2, la entrada [0] es 'hola mundo' y la entrada [1] es 'ab c', entonces la salida será
índices = [0, 0; 0, 1; 1, 0; 1, 1; 1, 2] forma = [2, 3] valores = ['hola', 'mundo', 'a', 'b', 'c']
Argumentos:
- alcance: un objeto de alcance
- entrada: 1-D. Cuerdas para dividir.
- delimitador: 0-D. Caracteres delimitadores (bytes) o cadena vacía.
Atributos opcionales (ver Attrs
):
- skip_empty: un
bool
. Si es True
, omita las cadenas vacías del resultado.
Devoluciones:
- Índices
Output
: una matriz densa de int64 que representa los índices del tensor disperso. - Valores
Output
: un vector de cadenas correspondientes a los valores divididos. - Forma
Output
: un vector de longitud 2 de int64 que representa la forma del tensor disperso, donde el primer valor es N y el segundo valor es el número máximo de tokens en una única entrada de entrada.
Funciones estáticas públicas |
---|
SkipEmpty (bool x) | |
Atributos públicos
Funciones públicas
Funciones estáticas públicas
Saltar vacío
Attrs SkipEmpty(
bool x
)
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Última actualización: 2025-07-26 (UTC).
[null,null,["Última actualización: 2025-07-26 (UTC)."],[],[],null,["# tensorflow::ops::StringSplit Class Reference\n\ntensorflow::ops::StringSplit\n============================\n\n`#include \u003cstring_ops.h\u003e`\n\nSplit elements of `input` based on `delimiter` into a `SparseTensor`.\n\nSummary\n-------\n\nLet N be the size of source (typically N will be the batch size). Split each element of `input` based on `delimiter` and return a `SparseTensor` containing the splitted tokens. [Empty](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/empty#classtensorflow_1_1ops_1_1_empty) tokens are ignored.\n\n`delimiter` can be empty, or a string of split characters. If `delimiter` is an empty string, each element of `input` is split into individual single-byte character strings, including splitting of UTF-8 multibyte sequences. Otherwise every character of `delimiter` is a potential split point.\n\nFor example: N = 2, input\\[0\\] is 'hello world' and input\\[1\\] is 'a b c', then the output will be\n\nindices = \\[0, 0; 0, 1; 1, 0; 1, 1; 1, 2\\] shape = \\[2, 3\\] values = \\['hello', 'world', 'a', 'b', 'c'\\]\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- input: 1-D. Strings to split.\n- delimiter: 0-D. Delimiter characters (bytes), or empty string.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nOptional attributes (see [Attrs](/versions/r2.0/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/string-split/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_string_split_1_1_attrs)):\n\n- skip_empty: A `bool`. If `True`, skip the empty strings from the result.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) indices: A dense matrix of int64 representing the indices of the sparse tensor.\n- [Output](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) values: A vector of strings corresponding to the splited values.\n- [Output](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) shape: a length-2 vector of int64 representing the shape of the sparse tensor, where the first value is N and the second value is the maximum number of tokens in a single input entry.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [StringSplit](#classtensorflow_1_1ops_1_1_string_split_1ab3e43561fc94bb0cf1dc324ae780b058)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` input, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` delimiter)` ||\n| [StringSplit](#classtensorflow_1_1ops_1_1_string_split_1aa084e3f7532182e407e239142972f206)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` input, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` delimiter, const `[StringSplit::Attrs](/versions/r2.0/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/string-split/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_string_split_1_1_attrs)` & attrs)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [indices](#classtensorflow_1_1ops_1_1_string_split_1ad78d9029594ea73a2d6f82864344d45d) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_string_split_1a9f13bcd1e34600b3a8b14445d59142a2) | [Operation](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [shape](#classtensorflow_1_1ops_1_1_string_split_1a008b2049c8b2b2c39f057bd4162dc3c2) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n| [values](#classtensorflow_1_1ops_1_1_string_split_1ae71dfe97b78a0999e771725948f9ab04) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n\n| ### Public static functions ||\n|----------------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [SkipEmpty](#classtensorflow_1_1ops_1_1_string_split_1af6097b372cd021e78a46d3f6076c6745)`(bool x)` | [Attrs](/versions/r2.0/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/string-split/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_string_split_1_1_attrs) |\n\n| ### Structs ||\n|------------------------------------------------------------------------------------------------------------|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [tensorflow::ops::StringSplit::Attrs](/versions/r2.0/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/string-split/attrs) | Optional attribute setters for [StringSplit](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/string-split#classtensorflow_1_1ops_1_1_string_split). |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### indices\n\n```text\n::tensorflow::Output indices\n``` \n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\n### shape\n\n```text\n::tensorflow::Output shape\n``` \n\n### values\n\n```text\n::tensorflow::Output values\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### StringSplit\n\n```gdscript\n StringSplit(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input input,\n ::tensorflow::Input delimiter\n)\n``` \n\n### StringSplit\n\n```gdscript\n StringSplit(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input input,\n ::tensorflow::Input delimiter,\n const StringSplit::Attrs & attrs\n)\n``` \n\nPublic static functions\n-----------------------\n\n### SkipEmpty\n\n```text\nAttrs SkipEmpty(\n bool x\n)\n```"]]